This is the Linux app named fairseq2 whose latest release can be downloaded as v0.5.2sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى fairseq2 عبر الإنترنت باستخدام OnWorks مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
فيرسيك2
الوصف
fairseq2 هو إطار عمل حديث ومعياري لنمذجة التسلسلات، طورته Meta AI Research كإعادة تصميم كاملة لمكتبة fairseq الأصلية. صُمم fairseq2 من البداية لضمان قابلية التوسع والتركيب ومرونة البحث، وهو يدعم مجموعة واسعة من مهام توليد اللغة والكلام والمحتوى متعدد الوسائط، بما في ذلك ضبط التعليمات بدقة، والتعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)، والنمذجة متعددة اللغات واسعة النطاق. بخلاف fairseq الأصلي - الذي تطور إلى قاعدة بيانات ضخمة وموحدة - يقدم fairseq2 بنيةً واضحةً وموجهةً نحو المكونات الإضافية، مصممةً لضمان الصيانة طويلة الأمد والتجريب السريع. يدعم التدريب الموزع متعدد وحدات معالجة الرسومات ومتعدد العقد باستخدام DDP وFSDP والتوازي الموتر، وقادرًا على التوسع حتى 70 مليار نموذج من المعلمات. يتكامل الإطار بسلاسة مع ميزات PyTorch 2.x مثل torch.compile وFullly Sharded Data Parallel (FSDP) وإدارة التكوين الحديثة.
شرح المميزات:
- نظام التكوين القابل للتكوين والحتمي
- خط أنابيب تدفق البيانات عالي الإنتاجية C++ للنصوص والكلام
- وصفات لضبط التعليمات، وتحسين التفضيلات، وRLHF
- تكامل vLLM الأصلي لتحسين التوليد والاستدلال
- يدعم نماذج المعلمات 70B+ مع DDP وFSDP والتوازي الموتر
- Fairseq من الجيل التالي، مع بنية نظيفة وقابلة للتوسعة
لغة البرمجة
سي، سي++، بايثون، يونكس شل
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/fairseq2.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
